第二个事务失败,执行第一个事务的补偿事务 Compensate_AccountT(); } } 补偿事务有什么缺点?...答:第一个事务成功提交之后,最后一个事务成功提交之前,如果出现问题(例如服务器重启,数据库异常等),都可能导致数据不一致。 ? 画外音:如上图,最后202ms内出现异常,会出现不一致。...答:问题的答案与之前相同,第一个事务成功提交之后,最后一个事务成功提交之前,如果出现问题(例如服务器重启,数据库异常等),都可能导致数据不一致。 ?...有什么区别和差异?...后置提交优化,有什么不足?
X/Open DTP(Distributed Transaction Process)是一个分布式事务模型。...这个模型主要使用了两段提交(2PC - Two-Phase-Commit)来保证分布式事务的完整性。在这个模型里面,有三个角色 AP(An application Program),应用程序。...二、两阶段提交 所有关于分布式事务的介绍中都必然会讲到两阶段提交,它是实现XA分布式事务的关键(确切地说:两阶段提交主要保证了分布式事务的原子性,即所有结点要么全做要么全不做)。...jta是java对XA接口的实现,atomikos是一个事务管理器(atomikos也是最早做商用分布式事务产品的公司) ? 2、配置多数据源。...除了以上3点,现在系统都采用分布式架构,一个分布式事务很多时候不是亲自去操作另一个数据库,而是去调用其他团队的服务。其他团队的服务很可能不支持XA协议!
当系统是分布式系统,并且数据库有分库分表的情况下,此时会产生分布式事务相关的问题。...分布式事务产生背景: (1)数据库进行了分库分表 (2)服务SOA化(跟微服务的概念差不多) (3)事务执行情况协调:在分布式系统中,每一个机器节点虽然都能明确的知道自己执行的事务是成功还是失败,但是却无法知道其他分布式节点的事务执行情况...协调者负责调度参与者的行为,并最终决定这些参与者是否要把事务进行提交。 类似于下图,当需要在商场下订单的时候,需要同时调用库存服务、支付服务以及订单服务。...2PC(two -phase-commit), 用来保证分布式事务的完整性 J2EE 遵循了X/open DTP规范,设计并实现了java里面的分布式事务编程接口规范-JTAXA是X/Open DTP定义的中间件与数据库之间的接口规范...,方案的核心是将需要分布式处理的任务通过消息队列的方式来异步执行,如果事务失败,则可以发起人工重试的纠正流程。
tb,team building,团建 第一个阶段,一般tb主席会提前一周问一下团队里的每个人,说,大家伙,下周六我们去滑雪+烧烤,去吗?...如果这个阶段里,任何一个人回答说,我有事不去了,那么tb主席就会取消这次活动。...第二个阶段,那下周六大家就一起去滑雪+烧烤了 所以这个就是所谓的XA事务,两阶段提交,有一个事务管理器的概念,负责协调多个数据库(资源管理器)的事务,事务管理器先问问各个数据库你准备好了吗?...这种分布式事务方案,比较适合单块应用里,跨多个库的分布式事务,而且因为严重依赖于数据库层面来搞定复杂的事务,效率很低,绝对不适合高并发的场景。...阶段:如果任何一个服务的业务方法执行出错,那么这里就需要进行补偿,就是执行已经执行成功的业务逻辑的回滚操作 给大家举个例子吧,比如说跨银行转账的时候,要涉及到两个银行的分布式事务,如果用TCC方案来实现
分布式事务的实现主要有以下 5 种方案: XA 方案 TCC 方案 本地消息表 可靠消息最终一致性方案 最大努力通知方案 两阶段提交方案/XA方案 所谓的 XA 方案,即:两阶段提交,有一个事务管理器的概念...这种分布式事务方案,比较适合单块应用里,跨多个库的分布式事务,而且因为严重依赖于数据库层面来搞定复杂的事务,效率很低,绝对不适合高并发的场景。...你们公司是如何处理分布式事务的? 如果你真的被问到,可以这么说,我们某某特别严格的场景,用的是 TCC 来保证强一致性;然后其他的一些场景基于阿里的 RocketMQ 来实现分布式事务。...你找一个严格资金要求绝对不能错的场景,你可以说你是用的 TCC 方案;如果是一般的分布式事务场景,订单插入之后要调用库存服务更新库存,库存数据没有资金那么的敏感,可以用可靠消息最终一致性方案。...当然如果你愿意,你可以参考可靠消息最终一致性方案来自己实现一套分布式事务,比如基于 RocketMQ 来玩儿。
分布式事务产生的原因 分布式事务是伴随着系统拆分出现的,前面我们说过,分布式系统解决了海量数据服务对扩展性的要求,但是增加了架构上的复杂性,在这一点上,分布式事务就是典型的体现。...在实际开发中,分布式事务产生的原因主要来源于存储和服务的拆分。...用户如果在某网站上进行一个下单操作,那么会同时依赖订单服务、库存服务、支付扣款服务,这几个操作如果有一个失败,那下单操作也就完不成,这就需要分布式事务来保证了。 ?...分布式事务解决方案 分布式事务的解决方案,典型的有两阶段和三阶段提交协议、 TCC 分段提交,和基于消息队列的最终一致性设计。...分布式事务有哪些开源组件 分布式事务开源组件应用比较广泛的是蚂蚁金服开源的 Seata,也就是 Fescar,前身是阿里中间件团队发布的 TXC(Taobao Transaction Constructor
不想了,我等码农,还是看看怎么来处理分布式系统中的事务这个老大难吧! 本文略长,读者需要有一定耐心,如果你是高级码农或者架构师级别,你可以跳过。 本文注重实战或者实现,不涉及CAP,略提ACID。...本文适合基础分布式程序员: 1. 本文会涉及集群中节点的failover和recover问题. 2. 本文会涉及事务及不透明事务的问题. 3. 本文会提到微博和tweeter,并引出一个大数据问题....由于分布式这个话题太大,事务这个话题也太大,我们从一个集群的一个小小节点开始谈起。 集群中存活的节点与同步 分布式系统中,如何判断一个节点(node)是否存活? kafka这样认为: 1....数据量有多大? 不知道读者有木有对这个问题的数据库I/O有点想法,或者虎躯一震呢?...是跳过吗?因为新数据的事务ID和库里或者log里的事务ID相同,按事务要求这次数据应该已经处理过了,跳过?
本文适合基础分布式程序员: 1. 本文会涉及集群中节点的failover和recover问题. 2. 本文会涉及事务及不透明事务的问题. 3. 本文会提到微博和tweeter,并引出一个大数据问题....由于分布式这个话题太大,事务这个话题也太大,我们从一个集群的一个小小节点开始谈起。 集群中存活的节点与同步 分布式系统中,如何判断一个节点(node)是否存活? kafka这样认为: 1....数据量有多大? 不知道读者有木有对这个问题的数据库I/O有点想法,或者虎躯一震呢?...总之,存储和读取的问题假设你已经解决了,那么分布式计算呢? 2. 微博这种应用,人与人之间的关系成图状(网),你怎么建模存储?而不仅仅对应这个问题,比如: 某人的好友的好友可能和某人有几分相熟?...是跳过吗?因为新数据的事务ID和库里或者log里的事务ID相同,按事务要求这次数据应该已经处理过了,跳过?
前言 接上文 《游戏服务的分布式事务优化(一)- Write Ahead Log(WAL) 模块》 在挺久以前我写过一篇分享 《在游戏服务器中使用分布式事务》 。...当时尝试在我们的游戏服务中引入TCC模型的分布式事务机制,以优化好友和公会服务的一致性流程。...而且本身分布式事务模块要接入的规范就比较多,使用起来有一定难度,抽象非常复杂的情况下使用起来就更困难了。...执行者(client) 有一些系统中 执行者 是合并进了参与者或者协调者的,我们这里按模块分开了这个功能,如果业务想要合并某些角色,直接在某类服务上同时创建这两个角色的对象即可。...使用示例 我们公司内部的开源版本是有一个公会的例子和好友服务的例子,但是目前这些服务还涉及一些公司内部的组件,所以不便对外开源。
如何实现两个分布式服务(订单服务、学习服务)共同完成一件事即订单支付成功自动添加学生选课的需求,这里的关键是如何保证两个分布式服务的事务的一致性。...上边的几个问题涉及到分布式事务控制,下面我们带着这些问题,来继续了解一下什么是分布式事务。 0x02 什么是分布式事务 在了解分布式事务之前,我们来回顾一下什么是分布式系统。 1、什么是分布式系统?...CAP 理论是分布式事务处理的理论基础,了解了 CAP 理论有助于我们研究分布式事务的处理方案。...3、Cancel 如果订单服务和库存服务有一方出现失败则全部取消操作。 订单服务需要删除新增的订单信息。 库存服务将减去的库存再还原。 优点:最终保证数据的一致性,在业务层实现事务控制,灵活性好。...消息队列实现最终一致性 本方案是将分布式事务拆分成多个本地事务来完成,并且由消息队列异步协调完成,如下图: 下边以下单减少库存为例来说明: ? 1、订单服务和库存服务完成检查和预留资源。
分布式事务问题由来 分布式前 单机单库没这个问题 从1:1 -> 1:N -> N:N 单体应用被拆分成微服务应用,原来的三个模块被拆分成三个独立的应用,分别使用三个独立的数据源,业务操作需要调用三三...Seata术语 是什么 Seata是一款开源的分布式事务解决方案,致力于在微服务架构下提供高性能和简单易用的分布式事务服务。...分布式事务业务说明 这里我们会创建三个服务,一个订单服务,一个库存服务,一个账户服务。...该操作跨越三个数据库,有两次远程调用,很明显会有分布式事务问题。 一言蔽之,下订单—>扣库存—>减账户(余额)。...Alina Gingertail 分布式事务的执行流程 TM开启分布式事务(TM向TC注册全局事务记录) ; 按业务场景,编排数据库、服务等事务内资源(RM向TC汇报资源准备状态) ; TM结束分布式事务
经过再次改进后的架构大致如下: 这种应该是比较成熟的高可用分布式架构,但是有一个问题来了,举一个场景:支付成功后需要向用户派发优惠券,如何保证数据一致性问题?...我们先回顾一下,如果没有做所有上述的架构和业务数据库的拆分,那所有操作都由同一个jvm进程中的同一个事务管理器控制,那么事物提交和回滚是比较容易控制的,但是在分布式环境下,所有的操作都是以服务为业务单元...我们可以换一个思路,参考跨两个服务的操作,假如我们将业务继续合并下沉,也就是B、C操作放到B事务中执行能够保证一致性,然后将A、B合并到A中执行,同样也能保证一致性,这样在分布式中跨3个进程的服务调用我们也能够保证数据一致性...那么分布式系统中的分布式事务如何保证数据一致性呢?...,考虑使用分布式事务中间件,例如TXC或者自己实现 业务场景复杂但是可以接受最终一致性(ACID中牺牲CI),可以考虑本地消息表,TCC模式,消息事务等 谢谢参读,如有不周可以直接联系本人或者留言!
面试官心理分析 只要聊到你做了分布式系统,必问分布式事务,你对分布式事务一无所知的话,确实会很坑,你起码得知道有哪些方案,一般怎么来做,每个方案的优缺点是什么。...现在面试,分布式系统成了标配,而分布式系统带来的分布式事务也成了标配了。因为你做系统肯定要用事务吧,如果是分布式系统,肯定要用分布式事务吧。...先不说你搞过没有,起码你得明白有哪几种方案,每种方案可能有啥坑?比如 TCC 方案的网络问题、XA 方案的一致性问题。...面试题剖析 分布式事务的实现主要有以下 5 种方案: XA 方案 TCC 方案 本地消息表 可靠消息最终一致性方案 最大努力通知方案 两阶段提交方案/XA方案 所谓的 XA 方案,即:两阶段提交,有一个事务管理器的概念...这种分布式事务方案,比较适合单块应用里,跨多个库的分布式事务,而且因为严重依赖于数据库层面来搞定复杂的事务,效率很低,绝对不适合高并发的场景。
当前被越来越多的开发者推崇,很多互联网行业巨头、开源社区等都开始了微服务的讨论和实践。Hailo有160个不同服务构成,NetFlix有大约600个服务。...为此,本文将深入和大家探讨微服务架构下,分布式事务的各种解决方案,并重点为大家解读阿里巴巴提出的分布式事务解决方案----GTS。...上述原因导致TCC方案大多被研发实力较强、有迫切需求的大公司所采用。微服务倡导服务的轻量化、易部署,而TCC方案中很多事务的处理逻辑需要应用自己编码实现,复杂且开发量大。...4 GTS--分布式事务解决方案 GTS是一款分布式事务中间件,由阿里巴巴中间件部门研发,可以为微服务架构中的分布式事务提供一站式解决方案。 更多GTS资料请访问研发团队微博。...GTS在公有云和专有云输出后,已经有了100多个线上用户,很多用户通过GTS解决SpringCloud、Dubbo、Edas等服务框架的分布式事务问题。
上一次我们讲解了分布式事务的 2PC、3PC 。那么这次我们来理一下 TCC 事务。本次还是讲解 TCC 的原理跟 .NET 其实没有关系。...Confirm 如果一阶段都提交成功了,那么所有的服务都开始进入 Confirm 阶段。订单服务把房间状态更改为“已预定”状态;积分服务把冻结的积分清0。这样整个事务都成功完成了。...幂等 因为 TCC 有重试机制,所以所有的接口都需要实现幂等,避免多次调用对业务数据产生错误。比如多次扣款,多次下订单等。...但是有一种特殊情况会造成资源的悬挂。按照正常流程我们的 Try 阶段总是先于 Cancel 执行的。...微服务 - Consul 配置中心 .Net Core with 微服务 - Polly 熔断降级 .Net Core with 微服务 - 分布式事务 - 2PC、3PC
因为每个微服务都拥有自己的私有数据库,比如订单服务有自己的订单数据库,而客户服务有自己的客户数据库,如果有一个业务操作需要跨订单和客户一起操作,那么一般使用JTA+XA方式跨订单数据库和客户数据库操作:...但是,2PC两段提交并不是微服务分布式架构的选择,因为存在单点风险,因为锁也会降低吞吐量。...分布式事务如果不结合CAP定理是无法认识清楚,2PC其实只是选择了CAP中CA,虽然CA保证了可靠性,但是忽视网络通讯随时可能堵塞或失败,形成网络分区,反而不可靠,2PC带来的可靠性在分布式环境中是虚幻的...在分布式系统中,CAP定理是King,CAP定理无论是理论高度或是工程实施高度都是要高于传统事务的,在CAP定理的干预下,传统ACID事务走向了妥协,变成了BASE,也就是走向最终一致性的柔性事务。...有两种可选方案:首先是当Saga流程全部完成时再发送响应,这样的好处是响应中带有处理结果,但是这样会降低可用性,CAP定理中,分布式环境中满足了C一致性,只能降低了可用性A。
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